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xlm-roberta-xl

基于2.5TB数据训练的100语种自然语言处理模型

模型Github多语言模型预训练模型XLM-RoBERTa-XL开源项目Huggingface机器学习自然语言处理

XLM-RoBERTa-XL是基于2.5TB CommonCrawl数据训练的大规模多语言模型，支持100种语言的自然语言处理。该模型采用掩码语言建模进行自监督学习，适用于序列分类、标记分类和问答等需要理解整句上下文的任务。XLM-RoBERTa-XL为多语言NLP研究和应用提供了强大的基础，但不适合文本生成类任务。

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Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练
Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码，包含MAP-CC（8000亿中文token预训练数据集）、CHC-Bench（中文难例指令理解基准测试）和CT-LLM（2B参数中文中心语言模型）。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法，为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。
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轩辕项目开源了6B、13B、70B等规模的中文大语言模型系列。这些模型在金融领域表现突出，FinanceIQ评测结果优于GPT-4。在C-Eval、CMMLU等通用能力测试中也取得了优秀成绩。项目同时发布高质量中文金融数据集，促进金融AI研究。多种模型规格可满足不同应用场景需求。
LLMDataHub - 大语言模型训练数据集合
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LLMDataHub汇聚高品质大语言模型训练数据，为研究人员和从业者提供丰富的数据资源。该平台涵盖多种数据集，适合提升聊天机器人对话质量、应答生成及语言理解。同时，平台更新最新数据集，助您获取行业前沿资源。
Zephyr 7B - 大型多语言自然语言处理模型
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Zephyr 7B是一款拥有70亿参数的大型语言模型，具备出色的自然语言理解和生成能力。该模型支持多语言翻译、文本摘要、情感分析和问答等功能，可应用于内容创作、客户服务和研究等领域。Zephyr 7B通过多样化的文本语料训练，能够处理复杂的语言任务，如智能对话系统、自动文章生成和跨语言信息检索等。这一技术进步为各行业带来新的可能性，助力企业提高效率和创新能力。
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Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构，该模型在1.2万亿tokens上训练，拥有70亿参数，并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试（C-Eval和MMLU）中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取，适合开发者和研究人员使用。
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